Oracle กำลังเดินหน้าครั้งใหญ่ด้วยการทุ่มงบ 5 หมื่นล้านเหรียญสหรัฐฯ เพื่อสร้างศูนย์ข้อมูล AI ขนาดใหญ่ และการดึงตัว Hilary Maxson อดีต CFO ของ Schneider Electric เข้ามารับตำแหน่งประธานเจ้าหน้าที่บริหารฝ่ายการเงินคนใหม่ ก็เป็นสัญญาณที่ชัดเจนว่า Oracle เอาจริงกับการเปลี่ยนผ่านครั้งนี้ การเข้ามาของ Maxson ซึ่งมีประสบการณ์ยาวนานในการบริหารจัดการการลงทุนโครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่ และการเปลี่ยนองค์กรจากผู้ผลิตอุปกรณ์ไฟฟ้าแบบดั้งเดิมสู่บริษัทเทคโนโลยีพลังงานดิจิทัล จะเป็นกุญแจสำคัญในการนำพา Oracle สู่ยุคใหม่ของ AI Cloud Infrastructure
การลงทุนครั้งนี้ไม่ใช่แค่การสร้างศูนย์ข้อมูลทั่วไป แต่เป็นการวางรากฐานเพื่อรองรับความต้องการมหาศาลของ AI ทั้งในด้านการฝึกฝน (training) และการอนุมาน (inference) Oracle ได้คาดการณ์ค่าใช้จ่ายด้านทุนสำหรับปีงบประมาณสิ้นสุดเดือนพฤษภาคม 2026 ไว้สูงถึง 5 หมื่นล้านเหรียญฯ ซึ่งมากกว่าปีที่แล้วถึงสองเท่า การเปลี่ยนแปลงนี้ยังมาพร้อมกับการปรับโครงสร้างองค์กรอย่างรุนแรง โดยมีการปลดพนักงานกว่า 30,000 คนทั่วโลก เพื่อจัดสรรงบประมาณไปลงทุนในศูนย์ข้อมูล AI ซึ่งนักวิเคราะห์คาดว่าอาจช่วยประหยัดเงินสดได้ถึง 8-10 พันล้านเหรียญฯ ต่อปี
นอกจากนี้ Oracle ยังเป็นพันธมิตรคนสำคัญในโครงการ Stargate ซึ่งเป็นกิจการร่วมค้าระหว่าง OpenAI, SoftBank และ Oracle มูลค่า 5 แสนล้านเหรียญฯ โดย Oracle จะเป็นผู้ดูแลศูนย์ข้อมูลของโครงการ รวมถึงศูนย์ขนาด 1 กิกะวัตต์ในกรุงอาบูดาบี บทบาทนี้ตอกย้ำความสำคัญของ Oracle ในการเป็นผู้อยู่เบื้องหลังโครงสร้างพื้นฐาน AI ระดับโลก ความมุ่งมั่นของ Oracle ในครั้งนี้สะท้อนให้เห็นถึงกระแสการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่กำลังเร่งตัวขึ้นอย่างมากในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี
ความต้องการในการขยายโครงสร้างพื้นฐาน AI ไม่ได้จำกัดอยู่แค่ Oracle เท่านั้น บริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่อื่น ๆ เช่น Microsoft ก็กำลังเร่งลงทุนเช่นกัน โดย Satya Nadella ซีอีโอของ Microsoft เน้นย้ำถึงหลักคิด “maximizing tokens per dollar per watt” หรือการเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุดของ AI โดยคำนึงถึงพลังงานและวัสดุ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าเศรษฐกิจ AI ในปัจจุบันขึ้นอยู่กับทรัพยากรทางกายภาพไม่แพ้ซอฟต์แวร์ และคาดว่า Microsoft จะเพิ่มขนาดศูนย์ข้อมูลเป็นสองเท่าภายในสองปี
การเติบโตอย่างก้าวกระโดดของ AI Data Center ส่งผลกระทบโดยตรงต่ออุตสาหกรรมการทำเหมืองข้อมูล (Data Mining) เช่นกัน เนื่องจากปริมาณข้อมูลมหาศาลที่ถูกสร้างขึ้นและประมวลผล จำเป็นต้องมีกระบวนการค้นหารูปแบบ (Pattern Discovery) ด้วยอัลกอริทึมที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกมาใช้ในการพยากรณ์ธุรกิจ (Business Forecasting) และการวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า (Customer Behavior Analysis) การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน AI ของ Oracle จะเข้ามาสนับสนุนการทำเหมืองข้อมูลให้มีประสิทธิภาพและแม่นยำมากยิ่งขึ้น
ประโยชน์ของการทำเหมืองข้อมูลเพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าและเจาะตลาดอย่างแม่นยำ จะยิ่งทวีความสำคัญขึ้น เมื่อมีโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่แข็งแกร่งมาสนับสนุน องค์กรธุรกิจจะสามารถใช้ Data Mining เพื่อระบุแนวโน้มตลาด, ปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการให้ตรงกับความต้องการของลูกค้า, และสร้างกลยุทธ์การตลาดที่ได้ผลดียิ่งขึ้นไปอีก
